Docker部署深度学习模型

基础概念

• Docker

Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各种依赖库，最后代码还不一定跑起来。如果我是用了docker环境进行项目配置，我只需要将环境打包好后分享给朋友。他只需要安装好显卡驱动就行，什么cuda、pytorch之类的都在我分享的环境了。

• 镜像

Docker镜像里包含了你打包的应用程序及其所依赖的环境。包含应用程序可用的文件系统和其他元数据。

• 容器

Docker容器通常是一个Linux容器，基于Docker镜像被创建，一个运行中的容器是一个运行在Docker主机上的进程，但和主机及所有在主机上的其他进程是隔离的。其资源是受限的，只能访问和使用分配的资源（CPU、内存）。

拉取镜像

​ 在Windows上安装Docker Desktop就不过多赘述了。

​ 先拉取一个pytorch镜像（结合自己电脑的显卡版本挑选适合的镜像版本）：

docker pull anibali/pytorch:1.13.0-cuda11.8-ubuntu22.04	

准备深度学习项目

​ 我们拿yolov5举例。

​ 在Windwos上下载好yolov5项目代码，同时下载检查点模型。

​ 准备好测试代码：

import torch

# Model
model = torch.hub.load('.', 'custom', path='yolov5l.pt',source='local')

# Images
img = "./pic/gyt.jpg"  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list

# Inference
results = model(img)

# Results
results.save()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

创建容器

​ 镜像我们有了，现在我们可以创建容器了。同时我们需要将深度学习项目资源拷贝到容器中，下面有两种方法。

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